Código
library(tidyverse)
library(plotly)
library(DT)
library(gapminder)
library(palmerpenguins)Este documento muestra conjunto de visualizaciones de datos elaborados con paquetes de lenguaje R como ggplot2, plotly y DT
library(tidyverse)
library(plotly)
library(DT)
library(gapminder)
library(palmerpenguins)mpg |>
datatable(
options = list(
pageLength = 5,
language = list(url = '//cdn.datatables.net/plug-ins/1.10.11/i18n/Spanish.json')
)
)diamonds |>
datatable(
options = list(
pageLength = 5,
language = list(url = '//cdn.datatables.net/plug-ins/1.10.11/i18n/Spanish.json')
)
)gapminder |>
filter(year == 2007) |>
datatable(
options = list(
pageLength = 5,
language = list(url = '//cdn.datatables.net/plug-ins/1.10.11/i18n/Spanish.json')
)
)# Carga del archivo CSV de entrada en un dataframe con la función read_delim() de readr
covid_general <-
read_delim(
file = "https://raw.githubusercontent.com/gf0604-procesamientodatosgeograficos/2023-i/main/datos/ministerio-salud/covid/05_30_22_CSV_GENERAL.csv",
col_select = c(
"FECHA",
"positivos",
"activos",
"RECUPERADOS",
"fallecidos",
"nue_posi",
"nue_falleci",
"salon",
"UCI"
)
)
# Cambio de nombre de columnas
covid_general <-
covid_general |>
rename(
fecha = FECHA,
recuperados = RECUPERADOS,
nuevos_positivos = nue_posi,
nuevos_fallecidos = nue_falleci,
uci = UCI
)
# Cambio de tipo de datos de la columna fecha, de str a date
covid_general <-
covid_general |>
mutate(fecha = as.Date(fecha, format = "%d/%m/%Y"))
# Tabla de datos de COVID generales
covid_general |>
datatable(
options = list(
pageLength = 5,
language = list(url = '//cdn.datatables.net/plug-ins/1.10.11/i18n/Spanish.json')
)
)# Carga de datos
delitos_2022 <-
read_delim(
file = "https://raw.githubusercontent.com/gf0604-procesamientodatosgeograficos/2023-i/main/datos/oij/estadisticas-policiales/estadisticaspoliciales2022.csv"
)
# Tabla de datos
delitos_2022 |>
datatable(
options = list(
pageLength = 5,
language = list(url = '//cdn.datatables.net/plug-ins/1.10.11/i18n/Spanish.json')
)
)